基于混合决策的完全自适应分布式鲁棒框架：Wasserstein度量的多阶段电力调度策略,基于混合决策与Wasserstein度量的完全自适应分布式鲁棒优化模型：应对风电渗透下电网调度挑战的研究,基于混合决策的完全自适应分布鲁棒 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改

江南大学轴承数据集是一份专为轴承故障诊断设计的资料集合，其目的是为了更高效地识别和分析轴承在运行过程中可能出现的各类故障。数据集包含了多个轴承样本，这些样本通过特定的测试，模拟了轴承在实际工作环境中的不同故障状态，从而为研究人员提供了丰富的故障模式参考。 在轴承故障诊断领域，数据集的完整性和多样性至关重要。一个质量高的数据集应该涵盖各种故障类型，比如轴承表面的磨损、裂纹、剥落以及轴承内部的异物侵入等。这些故障模式的详细记录和分析可以帮助研究人员和工程师建立起更加准确的故障诊断模型，提高诊断的准确率和效率。 江南大学轴承数据集的优势在于，它不仅囊括了上述提到的多种故障模式，还可能包含了轴承在不同工作条件下的表现数据。这可能包括不同载荷、速度、温度条件下的轴承振动信号、噪声数据等。通过这些多维度的数据分析，可以实现对轴承故障更为深入和全面的了解。 此外，数据集的可用性和易用性对于研究人员同样重要。高质量的数据集应该具备良好的数据格式，方便导入到各种数据处理和分析软件中。例如，数据集可能包含了时间序列数据，这些数据适合用时域分析、频域分析、小波变换等方法进行处理。如果数据集还附带有数据标注，比如标明了具体的故障类型，那么将大大减少研究人员预处理数据的时间，加速后续分析的进程。 针对轴承故障诊断，目前常用的方法包括但不限于振动分析、温度监测、油液分析等。振动分析是其中比较常见的一种方法，它通过分析轴承振动信号的特征，来判断轴承是否存在故障以及故障的程度。而一个好的数据集，能够提供充足且高质量的振动数据，有助于改进振动分析算法，提高故障检测的灵敏度和准确性。 在使用此类数据集时，研究者还需要注意数据的同步问题，即不同测量点的数据需要保持时间上的同步性，这对于后续分析处理尤为重要。数据集如果能够提供同步性良好的数据，将极大地减少数据预处理的难度，提高研究的效率和可靠性。 江南大学轴承数据集在轴承故障诊断领域中提供了一个宝贵的资源，它的高质量和多样性能够帮助研究人员建立更加精确的诊断模型，提高故障检测的技术水平。而对工程师而言，这样的数据集更是直接应用于实际生产中，实现对设备状态的实时监控和维护的有力工具。

微电网两阶段鲁棒优化经济调度的方法及其MATLAB实现。首先，构建了一个min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，该模型能够应对光伏出力、负荷波动以及电价变化等不确定因素的影响。其次，利用列约束生成(CCG)算法和强对偶理论，将复杂的优化问题分解为主问题和子问题，分别对应于长期决策（如储能充放电计划、机组启停）和短期响应（如应对最恶劣场景）。通过交替求解这两部分，最终得到了能够在最不利条件下保持较低运行成本的调度方案。文中提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器完成这一过程，并通过对比实验验证了鲁棒优化相对于传统方法的优势。 适合人群：从事电力系统研究、智能电网开发的技术人员，特别是关注微电网优化调度领域的学者和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解并掌握微电网优化调度技术的研究人员，旨在帮助他们理解和应用先进的数学建模和优化算法解决实际工程问题，提高系统的稳定性和经济效益。 其他说明：尽管由于缺乏原始数据而导致某些结果存在细微差异，但这并不妨碍对核心思想的理解和学习。此外，文中提供的代码可以作为进一步研究的基础，鼓励读者在此基础上进行改进和创新。

内容概要：本文档详细介绍了基于列约束生成法(CCG)的两阶段鲁棒优化问题求解方法及其在MATLAB环境下的具体实现。文档不仅提供了详细的代码解析，还涵盖了主问题和子问题的求解过程，以及CCG迭代的具体步骤。文中通过具体的算例展示了CCG算法的应用，并讨论了不确定性和约束条件的处理方法。此外，文档还强调了代码的可读性和良好的编程习惯，如合理的变量命名和详细的注释。 适合人群：对优化理论感兴趣的研究人员和技术爱好者，尤其是希望深入了解两阶段鲁棒优化和CCG算法的人群。 使用场景及目标：适用于需要解决带有不确定性的复杂优化问题的场景，帮助读者掌握CCG算法的基本原理和实现技巧，提高解决实际问题的能力。 其他说明：文档提供的代码和实例非常适合初学者学习和实践，同时也为进阶研究提供了有价值的参考资料。

ICPO：冠豪猪优化算法的全新改进版，强化防御阶段与加速收敛的新方法,ICPO：冠豪猪优化算法的全面改进与加速收敛新方法,一种改进的冠豪猪优化算法（ICPO）|An Improved Crested Porcupine Optimizer 2、改进点 1. 去掉了种群缩减 2. 改进了第一防御阶段 3. 改进了第二防御阶段 4. 改进了第四防御阶段 使用一种全新的方法加速算法收敛 ,ICPO; 优化算法; 改进点; 去除种群缩减; 改进防御阶段; 加速算法收敛。,ICPO: 新增方法加速收敛的冠豪猪优化算法优化改进版

Comsol水力压裂 渗流-应力-损伤耦合模型 本模型采用Comsol软件模拟注水过程中的岩石损伤和孔隙水压发展，采用经典摩尔库伦准则和抗拉阶段准则计算损伤 无需借MATLAB计算损伤变量在Comsol里面采用内置模块计算损伤变量，计算效率高 岩石采用Weibull分布描述非均质性，非均匀参数通过MATLAB用Weibull分布生成，然后导入Comsol （附源文件和参考lunwen） ,Comsol模拟; 渗流-应力-损伤耦合模型; 岩石损伤; 孔隙水压发展; 摩尔库伦准则; 抗拉阶段准则; Weibull分布非均质性描述; 计算效率高。,Comsol模拟水力压裂：渗流-应力-损伤耦合模型研究

在软件开发过程中，文档起着至关重要的作用，它不仅是团队沟通的桥梁，也是项目管理、质量控制和知识传承的关键工具。"软件工程各阶段文档模板"涵盖了从项目启动到交付的整个生命周期，以下是对这些文档模板的详细解读： 1. **需求分析文档**：这是项目开始时的第一步，通常包括业务需求规格书、用户需求规格书和功能需求规格书。这些文档详细描述了软件应解决的问题、预期用户的需求以及系统必须具备的功能。 2. **系统设计文档**：在需求分析之后，系统设计文档（如架构设计文档、模块设计文档）用于定义系统的整体结构和组件之间的交互。它包含了数据结构设计、接口设计、算法选择等内容。 3. **详细设计文档**：这部分包括类图、序列图、用例图等UML模型，以及模块接口规范、数据库表结构等详细设计说明。它们提供了开发者实现功能的具体指导。 4. **编码规范**：为了保证代码的一致性和可维护性，编码规范文档是必不可少的。它规定了命名规则、注释标准、代码风格和最佳实践。 5. **测试计划和报告**：测试文档包括测试策略、测试用例、测试计划和测试报告。它们确保软件质量符合预期，并记录测试过程中的问题和修复情况。 6. **项目进度和管理文档**：如项目计划书、里程碑计划、任务分配表、风险评估报告等，用于跟踪项目进度，管理资源，识别和处理潜在问题。 7. **用户手册和帮助文档**：提供给最终用户的操作指南，解释如何使用软件的各项功能，帮助用户解决问题。 8. **维护和更新文档**：包括变更控制文档、版本控制策略、bug追踪报告等，便于后期的维护和升级。 9. **验收文档**：在项目交付时，会有系统验收测试报告，确认软件满足合同或需求中的所有规定。 10. **知识库和培训材料**：用于团队内部知识分享和新成员培训，提高团队效率。 以上各个阶段的文档模板确保了软件开发过程的标准化和规范化，有助于提高团队协作效率，降低项目风险，同时保证软件的质量和可维护性。对于软件工程师来说，熟练掌握并应用这些模板，能够有效地推动项目的顺利进行。

基于混合决策规则与Wasserstein距离的分布式鲁棒多阶段框架：适应风电渗透下的机组不确定性承诺与调度优化,MATLAB代码：基于混合决策规则的不确定单元承诺的完全自适应分布鲁棒多阶段框架 关键词：分布式鲁棒DRO wasserstwin metric Unit commitment 参考文档：无 仿真平台：MATLAB Cplex Mosek 主要内容：随着风电越来越多地渗透到电网中，在实现低成本可持续电力供应的同时，也带来了相关间歇性的技术挑战。 本文提出了一种基于混合决策规则（MDR）的完全自适应基于 Wasserstein 的分布式鲁棒多阶段框架，用于解决机组不确定性问题（UUC），以更好地适应风电在机组状态决策和非预期性方面的影响。 调度过程。 与现有的多阶段模型相比，该框架引入了改进的MDR来处理所有决策变量以扩展可行域，因此该框架可以通过调整决策变量的相关周期数来获得各种典型模型。 因此，我们的模型可以为一些传统模型中不可行的问题找到可行的解决方案，同时为可行的问题找到更好的解决方案。 所提出的模型采用高级优化方法和改进的 MDR 重新制定，形成混合

STM32G431支持的IF强拖与双DQ空间切换代码详解：包含转子预定位、升速恒速及iq下降阶段的闭环控制流程,STM32G431支持的IF强拖与双DQ空间切换代码：全流程解析及代码配置指南,基于stm32g431的if强拖 + 双dq空间切代码，有lunwen支持，主要包含以下流程： 1、转子预定位； 2、升速阶段； 3、恒速阶段； 4、iq下降阶段，准备切入闭环； 代码配置部分由cube生成，控制部分完全自己编写，注释详细 ,基于STM32G431的; IF强拖; 双DQ空间切换; 转子预定位; 升速阶段; 恒速阶段; IQ下降阶段; 注释详细。,基于STM32G431的IF强拖双DQ空间切换控制代码：全流程详解与注释

内容概要：本文详细介绍了基于刘一欣教授提出的微电网两阶段鲁棒优化经济调度方法的复现过程。首先，通过Pyomo建模框架搭建了双层优化结构，将不确定性（如光伏和风机出力波动、负荷变化）纳入数学模型。文中展示了如何利用盒式不确定集和多面体集合来处理风光出力的不确定性，并通过列与约束生成（C&CG）算法解决主问题和子问题之间的迭代优化。此外，文章探讨了储能系统与需求响应负荷的协同控制策略，以及如何通过动态调整充放电阈值提高系统的稳定性和经济性。最后，通过对实际案例的数据验证，证明了鲁棒优化方法在极端场景下的优越性能。 适合人群：从事电力系统研究、微电网调度优化的研究人员和技术人员，尤其是对鲁棒优化感兴趣的学者。 使用场景及目标：适用于需要处理风光出力波动和负荷突变的微电网调度场景，旨在提高系统的鲁棒性和经济性，确保在不确定条件下仍能保持稳定的电力供应。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论推导和代码实现，还分享了许多实际调试的经验教训，帮助读者更好地理解和应用这一先进的调度方法。